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2014-02-20
一共13项问题,结果如图,我该根据什么删除不合理的题项,是因素负载量小于0.4 么,还是看共同度
旋转成份矩阵(a)
  成份
        1         2    3
A1 .314 .004 .434
A2 -.077 -.077 .637
A3 .577 -.024 .030
A4 .828 .092 .102
A5 .551 .056 .399
A6 .745 -.085 .082
A7 -.099 .568 .278
A8 .112 .606 -.448
A9 .003 .760 .051
A10 .075 .810 .137
A11 .110 .271 .659
A12 .339 .223 .650
RJ3 .460 .378 -.039
提取方法 :主成分分析法。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在 4 次迭代后收敛。

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2014-2-21 09:25:59
spss的因素分析程式, 可以自動對所有題項的結果進行轉軸及排序。依不同的因素負荷排序後可較清楚看出要刪除的題項是那些。一般而言,在兩個因素間的負荷值相當的也要刪除。如果題目够多,以因素負荷>=0.7以上者為保留題項的標準。其信效度較佳。
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2018-11-3 10:49:45
0.7当然是最好的保留标准,事实上很多因素载荷都不会达到这个标准,这个时候一般是0.4
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